随着我国新型城镇化建设、智慧城市以及智慧社区的不断发展，给智能安防产业提供了巨大的市场拓展空间。目前，智能安防在政策与技术上趋于成熟，正在被逐步应用到智慧城市及社会基础设施建设中，对电力、交通、医疗等系统进行高效、智能地监控。例如“雪亮工程”已成为安防市场主要驱动力，通过其监控建设，增强了预计预防、打击犯罪、整体防控、基础防控和破解社会管理难题的能力，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。

然而，现阶段的安防系统仍然是以实时监控、事后调阅等应用为主，智能化应用少，在事前及事中的处理能力普遍偏弱。另外，由于智能安防涉及的技术广泛，产业链条长，标准不统一，在目前的应用中，尚缺乏完整的、成体系的高可视化智能安防系统。在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下，“AI + 安防”的概念开始浮出水面，基于GPU运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识，但仍面临诸多挑战。例如视频智能分析技术受视频成像质量影响较大，深度学习技术无法实时对采集的图像进行进一步学习分析，大数据技术应用中的结构化处理能力也有待提高。并且我国互联网虽用户规模居全球第一，但数据之间的关联融合少，数据资源分散，各数据所有者之间的孤岛现象、烟囱现象严重，数据的开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析。同时，全球人工智能专业人才储备远无法满足需求，在推动AI人工智能技术实际应用中，至今尚未有比较成熟的应用项目，面向客户的最终应用需求仍亟待全链条的关注与开发。

智慧城市建设对安防技术的需求

一、应对城市公共安全风险的需求

随着我国城镇化水平不断提升，城镇人口密度持续增大，城市公共安全风险提升，亟需加快城市公共安全管理方式升级转变，提升城市管理精细化水平。传统、单一的城市安防监控系统缺点愈发明显，其监控范围、切换性能、数据存储都受到很大的局限，同时其布线复杂，还欠缺稳定性，集中管理难、运维成本高、效率低。因此需要安防技术向智能化发展，满足城市公共安全管理需求，如高清、超高清视频监控能够提供更好的图像清晰度、更流畅的画面、更宽广的浏览体验、更精确的智能应用，对于公安、交通、治安等部门意义重大。

二、解决数据孤岛问题的需求

在传统的安防体系中，各个平台系统数据开放性低，彼此之间共享度低，难以开展多维数据融合分析。而智慧城市安防监控不再是单一的治安，在实际项目中，城市监控将和城管、交通、环保和水利等产业相融合，这必然涉及到多个系统整合和多部门协同，信息分层断带，信息传输效率低，资源利用调度合理等数据信息孤岛问题亟待解决，需要安防技术能够实现数据的互联互通、交换共享。

三、处理海量安防数据的需求

智慧城市安防将产生海量的视频监控数据源，因此视频监控技术需要与人工智能、大数据、云计算等技术不断结合。借助机器视觉及深度学习等AI技术让海量的数据得到智能化处理，才能满足智慧城市安防的精准识别、智能分析、主动响应等需求。例如在公共安全领域，需要对海量数据进行实时分析并提取有效线索，锁定犯罪嫌疑人或车辆轨迹，完成追踪、抓捕、营救等一系列任务。

四、满足城市多元化场景安防的需求

智慧城市安防不但要满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，而且还兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求等，应用场景也越来越来细分化。除了由公安系统所主导的平安城市建设，还有由交通、金融、教育、楼宇、能源等城市生产生活配套设施所带来的安防需求，也在伴随着城市化进程的发展而快速增长。不同场景对安防技术的需求各有差异，如金融行业安防管理不仅要满足安全防范功能，还要满足对金融机构各个日常经营业务管理的需求；教育行业的“平安校园”建设需要采用多种技术手段结合安保人员巡逻来保障学校安全等。

安防技术的最新发展趋势

一、智能化趋势

在AI、大数据、物联网等技术的带动下，安防行业向智能化方向转型的态势越来越明确。2023年中国智能安防软硬件的市场规模约728亿元，较上年增长18.18%，中商产业研究院分析师预测，2024年中国智能安防软硬件市场规模将达到823亿元，2025年达到913亿元。通过深度学习算法、图像识别技术、物联网感知技术等手段，智能安防系统能够实现更精准、更智能的监控和管理。随着AI大模型技术的不断发展，其在安防领域的落地应用将成为重要趋势。大模型赋能下的预案生成、线索警情中关键要素提取、语义分析等功能将显著提升安防系统的智能化水平。

二、云端化趋势

随着云计算、大数据等技术的广泛应用，未来智能安防行业的硬件资源概念将逐渐淡化，智能化服务将更多地以服务模块的形式提供给客户。这一趋势不仅意味着安防设备将变得更加轻便、易于部署，更重要的是，它将使得安防服务更加灵活、高效，能够满足不同客户的个性化需求。通过云端化的方式，客户可以随时随地访问安防数据，实时监控和管理安防系统，实现真正意义上的智能化安防。

三、行业化趋势

智能安防行业的发展将更加注重行业化和细分市场的定位。由于不同行业在安防需求、业务特点等方面存在明显的差异，因此，安防厂商需要深入了解目标行业和细分市场的特点，针对性地研发出更加符合行业需求的解决方案。例如公安交通领域与社区楼宇领域在安防需求和市场发展上就存在不同的特点，社区楼宇领域在全国城镇老旧小区改造、“智慧社区”及“智慧安防小区”建设等重点工作持续推进的背景下，预计未来数年将是AI安防市场新的增长点，而公安交通领域则从硬件建设逐渐向软件创收转变，更加注重智能化视频监控升级等方面的需求。

四、生成式AI的应用趋势

2023年是大规模语言模型 (LLMs) 被强力推动让大众都认识的一年，安防行业也密切关注着生成式AI的使用案例。生成式AI支持创造新内容，无论是文字、图片、甚至是视频，皆以自然语言提示以及用户提问的问题为依据。在安防领域，其可能在预案生成、线索警情中关键要素提取、语义分析等功能方面发挥重要作用，从而提升安防系统的智能化水平。

安防技术在智慧城市的未来应用方向

一、全方位、多层次的城市安全监控

安防技术将朝着构建全方位、多层次的城市安全监控体系方向发展。在智慧城市建设中，利用智能安防技术实现对城市各个区域、各个角落的无死角监控，不仅包括公共区域如街道、广场、车站等，还包括一些重点场所如政府机关、学校、医院、金融机构等。例如在城市交通管理方面，通过智能视频监控系统对道路、路口进行实时监控，实现交通流量的智能分析与调控，及时发现交通事故并快速响应处理；在公共安全管理方面，对人员密集场所进行行为分析，提前预警可能的安全隐患，保障市民的人身安全和社会稳定。

二、深度融入城市管理与服务

未来安防技术将深度融入城市管理与服务的各个环节。例如在智慧社区建设中，安防技术不仅用于安全防范，还将与社区的物业服务、社区居民的生活服务等相结合。通过安防设备采集的数据，如人员出入信息、车辆行驶轨迹等，为社区管理提供数据支持，实现社区资源的优化配置，提高社区居民的生活质量。同时，安防技术还可以与城市的应急管理系统相结合，在发生自然灾害、突发事件时，为应急指挥提供实时准确的信息，提高城市的应急响应能力。

三、助力城市数据治理与决策支持

随着智慧城市建设中数据量的不断增加，安防技术将在城市数据治理与决策支持方面发挥重要作用。智能安防系统采集到的大量数据经过处理和分析后，可以为城市的规划、建设、管理等提供决策依据。例如通过分析城市不同区域的人员流动数据、治安状况数据等，城市管理者可以合理规划公共资源的布局，如警力的分配、公共设施的建设等。并且安防技术有助于解决数据治理中的数据安全、数据共享等问题，保障城市数据的安全、有序流动，提高城市数据的价值利用效率。

四、与新兴技术的融合创新应用

安防技术将不断与新兴技术如5G、物联网、区块链等进行融合创新应用。5G技术的高速率、低延迟特性可以为安防数据的传输提供更稳定、更快速的通道，使实时高清视频监控等应用更加流畅；物联网技术可以实现安防设备之间的互联互通，构建更加智能、高效的安防物联网；区块链技术则可以在安防数据的安全存储、数据共享的可信性等方面发挥作用。例如在智慧城市的物联网应用中，安防设备作为物联网的重要节点，通过与其他物联网设备的协同工作，实现城市的智能化管理与服务。

国内外智慧城市中安防技术应用案例对比

一、国内智慧城市安防技术应用案例

（一）雪亮工程

“雪亮工程”是国内安防监控工程继平安城市建设之后的又一历史性机遇，已出现加速向上拐点，成为安防市场主要驱动力。通过雪亮工程的监控建设，增强了预计预防、打击犯罪、整体防控、基础防控和破解社会管理难题的能力，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。该工程广泛应用了视频监控、大数据分析等安防技术，将监控覆盖范围延伸到农村等基层地区，形成了全方位的治安防控体系，有效提升了社会治安综合治理水平。例如在一些农村地区，通过雪亮工程的摄像头，村民可以利用手机等设备实时查看村内公共区域的情况，同时也为公安机关打击犯罪提供了有力的证据支持。

（二）智慧社区建设中的安防应用

在国内智慧社区建设中，安防技术的应用也越来越广泛。许多社区采用了智能门禁系统，通过人脸识别、指纹识别等技术实现人员出入的精准管理；安装了智能监控系统，对社区内的公共区域进行24小时监控，并且可以进行行为分析，如识别异常人员徘徊、车辆违停等情况。此外，一些社区还将安防系统与社区服务平台相结合，实现安防信息的实时推送，如发现陌生人进入社区及时通知居民，提高居民的安全感。同时，利用安防数据为社区的物业管理提供决策支持，如优化保洁、安保人员的巡逻路线等。

二、国外智慧城市安防技术应用案例

（一）新加坡的智慧安防建设

新加坡在智慧城市建设中，安防技术的应用较为先进。例如新加坡利用智能视频分析技术在城市交通管理方面取得了良好的效果。通过对道路监控视频的智能分析，实现了交通流量的实时监测与动态调控，减少了交通拥堵现象。同时，新加坡在城市安全防范方面，采用了多种先进的安防技术，如生物识别技术在机场、边境等重要场所的应用，实现了快速、精准的人员身份验证，提高了国家安全防范能力。此外，新加坡还注重安防技术与城市规划的结合，在城市建设初期就考虑安防设施的布局，构建了高效、智能的城市安防体系。

（二）美国迪比克市的智慧安防尝试

美国迪比克市是较早进行智慧城市建设的城市之一，在安防技术应用方面也有一些探索。该市利用物联网技术构建了一个城市级的安防监控网络，将各类安防设备连接起来，实现了数据的互联互通。例如通过在家庭、企业安装智能安防设备，如烟雾报警器、入侵报警器等，并将这些设备与城市安防监控网络相连，一旦发生异常情况，城市安防中心可以及时接收到报警信息并做出响应。同时，迪比克市还利用大数据分析技术对城市安防数据进行分析，为城市的治安管理、应急响应等提供决策支持。

三、国内外案例对比

（一）相同点

技术应用方面：国内外在智慧城市安防技术应用中都广泛采用了视频监控、大数据分析、生物识别等技术。这些技术是构建智能安防系统的基础，无论是国内的雪亮工程还是国外新加坡的交通管理、美国迪比克市的安防监控网络，都离不开这些技术的支持。

目标导向方面：都是以提高城市的安全性、提升城市管理效率、改善居民生活质量为目标。例如国内智慧社区建设和国外智慧城市安防建设都致力于为居民提供更安全、便捷的居住环境，为城市管理者提供更有效的管理手段。

（二）不同点

政策推动与市场主导程度：在国内，政策对智慧城市安防技术的应用推动作用较大。如“十三五”规划、十九大报告等均指出要加强安防视频监控建设，同时国家多项政策支持平安城市、智慧城市、智能交通等项目的开展，有力促进了城市智慧安防系统产业的发展。而国外更多的是市场主导，企业在智慧城市安防技术的研发、应用推广等方面发挥着更大的作用。

数据管理与隐私保护侧重：国内在智慧城市安防建设中，随着数据量的不断增加，更加注重数据的整合与利用，以提高城市管理和安防水平，但也在不断加强数据安全和隐私保护方面的工作。国外，尤其是欧美国家，在安防技术应用中对隐私保护的关注度更高，在数据采集、使用等方面有着严格的法律法规限制，这在一定程度上影响了安防技术应用的范围和深度。例如美国一些城市在安防技术应用时，需要遵循严格的隐私保护法律，可能会导致某些安防数据的采集和共享受到限制。

以上内容均由AI搜集总结并生成，南亚安博会组委会整理，仅供参考。